抖動狀態(tài)下運動模糊圖像去噪濾波方法

何曉菊

摘 要： 針對抖動狀態(tài)下的運動模糊圖像去噪濾波一直存在效果不佳、誤差大的問題，提出并設計了基于最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態(tài)下運動模糊圖像去噪濾波器。通過成像噪聲干擾及傳輸信道干擾兩方面對運動模糊圖像產生噪聲的原因進行分析，確定抖動點，采用最小化全變差法構建全變差去噪模型，并進行加權平均，引入稀疏表示法構建運動模糊圖像去噪濾波器模型，達到抖動狀態(tài)下運動模糊圖像去噪濾波器設計的目的。實驗結果表明，采用改進去噪濾波器，相比傳統(tǒng)的去噪濾波器其去噪濾波誤差、效率等均有一定的優(yōu)勢。

關鍵詞： 抖動狀態(tài)； 運動模糊圖像； 圖像去噪； 濾波器設計

中圖分類號： TN919.85?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）23?0043?04

Abstract： Since the denoising filtering of motion blurred image under dithering condition has the problems of big error and poor effect， a denoising filter of motion blurred image under dithering condition is proposed and designed， which is based on the combination of the minimum total variation and sparse representation. The noise generation reason for the motion blurred image is analyzed in the aspects of imaging noise interference and channel transmission interference to determine the dithering point. The minimum total variation method is used to construct the total?variation denoising model， and the weighted average is carried out for the denoising model. The sparse representation method is introduced to construct the denoising filter model of the motion blurred image to realize the design of denoising filter of the motion blurred image under dithering condition. The experimental results show that， in comparison with the traditional denoising filters， the improved denoising filter has a certain advantages in the aspects of denoising filtering error and efficiency.

Keywords： dithering condition； motion blurred image； image denoising； filter design

0 引 言

隨著計算機技術應用領域的不斷拓展[1]，由于大氣湍流中折射率的隨機不均勻分布，采集圖像時光束會在不均勻元上產生散射，對原來穩(wěn)定傳播的光束產生擾動，使得圖像受到抖動影響，形成運動模糊圖像[2?3]。在現實生活應用中，大多數人都想看到高清的圖像，然而出于獲取圖像的相關設備存在一定局限性以及外界環(huán)境的干擾等問題，使人們難以捕獲高質量的圖像，并扭曲了圖像的細節(jié)，甚至圖像會產生變形，導致圖像失去自身的使用價值[4?5]。為此對抖動狀態(tài)下的運動模糊圖像進行去噪濾波顯得尤為重要，受到廣大學者的關注，也出現了很多好的方法。

文獻[6]提出改進權重的運動模糊圖像去噪濾波器，在高斯加權的歐氏距離基礎上，結合相關系數衡量圖像鄰域間的相似性，將其應用到圖像鄰域灰度矩陣間的相似性度量上，可更好地利用圖像鄰域間的相似性。通過對添加不同噪聲水平的圖像進行測試，該方法存在去噪效率低的問題；文獻[7]提出基于二維經驗模態(tài)分解自帶閾值估計的方法，通過對圖像進行BEMD分解得到二維的內蘊模函數子帶，利用高斯混合模型計算各子帶噪聲方差，獲得更準確的閾值，通過自適應算法分別設定各子帶閾值將噪聲濾除，但是該方法存在閾值函數變差較大的缺點。

針對上述問題的產生，提出基于最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態(tài)下運動模糊圖像去噪濾波算法，實驗結果表明，采用改進設計的抖動狀態(tài)下運動模糊濾波圖像去噪濾波器，較傳統(tǒng)的圖像去噪濾波器，其去噪濾波所需時間、效果均有一定的優(yōu)勢，實用性較強。

1 運動模糊圖像去噪形成問題分析

1.1 設備及環(huán)境因素影響

1.2 傳輸信道干擾影響

在分析傳輸信道干擾產生噪聲影響時，詳細評估閾值成為解決問題的關鍵。首先假設一個閾值[λ]求解其似然估計因數，然后利用相似然估計[λ]求得最終閾值函數，進而獲取所設定的閾值。

綜上所述，在分析運動模糊圖像產生噪聲原因的基礎上，確定抖動點，采用最小化全變差法構建全變差去噪模型，并進行加權平均，引入稀疏表示法，構建運動模糊圖像去噪濾波器模型，并進行實驗對比分析。

3 實驗結果分析

3.1 實驗環(huán)境設置endprint

實驗在軟件Matlab平臺上進行實驗分析，其實驗平臺為：HP Z600 Workstation，Intel coreTM 2 DUO CPU，2.40 GHz ， 7.98 GB內存，Windows XP 操作系統(tǒng)。實驗以峰值信噪比為衡量標準進行分析，峰值信噪比是信號處理領域廣泛使用的衡量標準，表示一個信號最大可能功率和影響它表示精度的噪聲功率的比值，常用單位為dB。

3.2 實驗結果分析

為了驗證設計的去噪濾波器在運動模糊圖像上的有效性及可行性，以二維經驗模態(tài)分解法、局部相關系數法與改進方法為對比，以均方誤差、去噪精度、去噪效果為對比進行實驗分析，結果如圖1～圖3所示。

由圖1可知，采用二維經驗模態(tài)分解法時，其均方誤差隨著信噪比的增加，其均方誤差逐漸增加，未出現下降的情況，誤差較大，達到約26.5%；采用局部相關系數法時，其均方誤差雖然隨著信噪比的增加而增加，但其整體均方誤差要比二維經驗模態(tài)分解法降低了15.8%；采用改進方法時，其均方誤差隨著信噪比的增加而增加，但相比二維經驗模態(tài)分解法、局部相關系數法分別降低了18.5%，7.8%，具有一定的優(yōu)勢。這主要是因為在進行去噪濾波之前，分別對成像環(huán)境產生的噪聲及傳輸信道產生的噪聲進行分析、處理的原因。

由圖2可以看出，采用二維經驗模態(tài)分解法時，其去噪精度隨著去噪時間的增加，其去噪精度逐漸增加，單在140～200 s時趨于平穩(wěn)，約為58.3%；采用局部相關系數法時，其去噪精度雖然隨著去噪時間的增加而增加，但其整體去噪精度在40 s開始就趨于穩(wěn)定，未出現太大波動，精度達到了38.9%；采用改進方法時，其去噪精度隨著去噪時間的增加而增加，約為85.4%，相比二維經驗模態(tài)分解法、局部相關系數法分別提高了27.1%，46.5%，具有一定的優(yōu)勢，這主要是因為在進行去噪濾波之前，分別對成像環(huán)境產生的噪聲及傳輸信道產生的噪聲進行分析、處理的原因。

由圖3對比可知，采用傳統(tǒng)方法進行運動模糊圖像去噪濾波時，其濾波去噪后，雖然隨著時間的增加，信號波去噪效果有所提高，在一開始進行濾波去噪時，其去噪效果不顯著；采用改進濾波器進行去噪時，其去噪效果較傳統(tǒng)濾波器去噪效果顯著，噪聲消除效果較好，信號波未出現雜質粗糙的情況，具有一定優(yōu)勢。

4 結 論

針對傳統(tǒng)的去噪濾波器去噪效果不佳的問題，提出并設計了基于最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態(tài)下運動模糊圖像去噪濾波器。經實驗對比分析證明，采用改進濾波器進行去噪濾波，相比傳統(tǒng)濾波器，其濾波誤差降低，精度提高，效果較好，具有一定的優(yōu)勢。

參考文獻

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